形状最適化 (Shape Optimization)
形状最適化 (Shape Optimization)とは、与えられた制約条件下で特定の目的関数（重量最小化、強度最大化など）を満たす最適な形状や構造を探索するプロセスです。
従来は有限要素法と数理最適化アルゴリズムを組み合わせて反復計算を行い、徐々に形状を改善していく手法が用いられてきました。
サロゲートAIによる形状最適化の革新
CAEのサロゲートAIでは、大規模なシミュレーション結果から学習した高速な近似モデルを用いることで、形状最適化プロセスを劇的に加速します。
AIによるトポロジー最適化・自由形状最適化の進化
トポロジー最適化や自由形状最適化において、AIがパラメトリックな形状表現と物理応答の関係を学習し、最適化アルゴリズムと連携して広大な設計空間を効率的に探索します。
マルチフィジックス最適化とサロゲートモデルの活用
また、複数の物理領域（構造、流体、熱など）を同時に考慮したマルチフィジックス最適化においても、サロゲートモデルの活用が計算コスト削減の鍵となっています。
サイバネットのAIソフトウェア・ソリューション
サロゲートモデル構築のための深層学習ソフトウェア Neural Concept Studio
Neural Concept Studio (NCS) は、設計プロセスを劇的に加速する深層学習ベースのソフトウェアです。既存の形状パターンやシミュレーションデータからサロゲート(代理)モデルを構築することで、設計変更に対する解析結果が最短数ミリ秒で出力されます。
AI画像認識カスタムソリューション
製造業特化の欠陥検出AIソリューションです。お客様の工場ごとに最適化されたフルオーダーメイドAIだからこそ、他社の汎用AIでは検出できない微細な欠陥も検出可能に。金属・樹脂・塗装・半導体など、あらゆる検査ニーズに対応します。